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Combining Invertible UNet and Invertible Attention Modules for Memory-Efficient Diffusion Models
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内容提要
本研究提出了一种结合可逆UNet和可逆注意力模块的新架构，旨在解决扩散模型在医学图像合成中的高计算资源需求问题。该模型在单个GPU上实现了内存高效训练，内存使用与数据集维度无关，能耗降低，并且在3D BraTS2020数据集上内存消耗减少15%，图像质量保持在最新水平。
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关键要点
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本研究提出了一种结合可逆UNet和可逆注意力模块的新架构。
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该架构旨在解决扩散模型在医学图像合成中的高计算资源需求问题。
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模型在单个GPU上实现了内存高效训练，内存使用与数据集维度无关。
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能耗降低，训练期间能耗减少。
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在3D BraTS2020数据集上，内存消耗减少15%，图像质量保持在最新水平。
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